目录第一章 基础范式与分类体系1.1 预训练时代的微调困境1.2 PEFT的形式化分类框架1.3 理论对比与选择策略完整实现代码库第一章 基础范式与分类体系1.1 预训练时代的微调困境大规模预训练语言模型的崛起重构了自然语言处理的技术范式，然而全量微调（Full Fine-tuning）策略在工程实践中面临根本性挑战。当代大语言模型参数量已达数十亿甚至数千亿级别，全量微调不仅消耗巨量计算资源，更引发了深度学习理论中的经典难题——灾难性遗忘，以及部署阶段的碎片化危机。1.1.1 全量微调的计算瓶颈显存占用与反向传播成本构成全量微调的首要障碍。在基于 
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